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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利单细胞RNA序列数据集的降维处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115512770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211350243.9，技术领域涉及：G16B30/00；该发明授权单细胞RNA序列数据集的降维处理方法是由彭德华;桂志鹏;吴华意设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本单细胞RNA序列数据集的降维处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种单细胞RNA序列数据集的降维处理方法，包括：搜索每个细胞的k个最邻近对象KNN，并通过KNN统计RNN；按照RNN的降序对细胞进行遍历，若该点被抽取，则剔除该细胞的KNN，直至所有细胞被遍历，输出采样得到的锚点细胞；构建所有锚点细胞的KNN图网络，计算所有锚点细胞两两之间的最短路径，并计算它们的高维概率分布；将所有锚点细胞降维至低维空间并不断其低维坐标，直到满足迭代条件终止迭代；对于每个未被采样的非锚点细胞，根据d+1个锚点细胞更新前与更新后的低维坐标之间的映射关系计算该非锚点细胞的低维空间坐标；将所有锚点细胞与非锚点细胞的低维坐标整合，输出其低维坐标。本发明大幅度提升了降维效率并降低了计算的复杂程度。

本发明授权单细胞RNA序列数据集的降维处理方法在权利要求书中公布了：1.一种单细胞RNA序列数据集的降维处理方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取单细胞RNA序列数据集，对数据集进行预处理获得待降维处理的所有细胞，搜索所有细胞的k个最邻近对象KNN，并通过KNN统计每个细胞被当做最邻近对象的次数RNN； S2、按照RNN的大小对所有细胞进行降序排列，并依次对所有细胞进行遍历，若该点被抽取，则剔除该细胞的所有KNN细胞，直至所有细胞被遍历，输出采样得到的锚点细胞； S3、构建所有锚点细胞的KNN图网络，根据KNN图网络计算所有锚点细胞两两之间的最短路径距离以表征锚点细胞在流形空间的相似程度，并根据最短路径距离计算锚点细胞的高维概率分布； S4、将所有锚点细胞降维至低维空间，建立锚点细胞低维概率分布函数并结合锚点细胞的高维概率分布不断更新锚点细胞的低维坐标，直到满足迭代条件终止迭代；具体包括如下子步骤： S41、采用PCA将所有锚点细胞降维至d维的低维空间中，建立锚点细胞在低维空间的低维概率分布函数，并对锚点细胞的d维坐标进行初始化： ； 其中，分别对应表示第个、第个锚点细胞在低维空间的坐标，表示任意锚点细胞在低维空间概率分布，S是集聚参数； S42、以KL散度作为损失函数，采用梯度下降法结合低维概率分布和高维概率分布计算锚点细胞低维坐标的梯度，并不断更新锚点细胞的低维坐标： ； ； 其中，是损失函数KL散度对的梯度，是锚点细胞在第t次迭代中更新后的低维坐标，α和β分别对应表示学习率、动力参数； S43、在更新锚点细胞低维坐标的过程中通过判断损失函数KL散度是否不再降低或者迭代次数达到目标次数T，以确定是否结束迭代； S5、对于每个未被采样的非锚点细胞，搜索距离其最近的d+1个锚点细胞，将非锚点细胞映射到低维空间，并根据步骤4中d+1个锚点细胞更新前与更新后的低维坐标之间的映射关系计算该非锚点细胞的低维空间坐标； S6、将所有锚点细胞与非锚点细胞的低维坐标整合，输出所有细胞的低维坐标，从而实现对单细胞RNA序列数据集进行降维处理。

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